카고짱짱짱님의 면접 결과

괜찮습니다. 모르는 것을 솔직하게 말씀해주신 것은 좋습니다. 이 질문은 Quick Sort의 시간복잡도와 동일한 원소가 많을 때의 특수한 경우에 대한 이해를 묻는 질문이었습니다. Quick Sort는 일반적으로 평균 O(nlogn)의 시간복잡도를 가지지만, 동일한 원소가 많은 경우 pivot 선택에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 특히 모든 원소가 동일하거나 중복이 많은 경우, 기본적인 Quick Sort는 O(n²)의 최악 시간복잡도를 보일 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 3-way partitioning(Dutch National Flag 알고리즘)을 사용하거나, pivot과 같은 값들을 별도로 처리하는 방법들이 있습니다. 정렬 알고리즘의 특성과 각각의 장단점에 대해 학습해보시면 도움이 될 것 같습니다.

Quick Sort에 대한 기본 지식이 부족한 것 같습니다. Quick Sort는 분할 정복 알고리즘의 대표적인 예시로, 기본적인 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 먼저 Quick Sort의 기본 원리를 학습하시길 권합니다. Quick Sort는 피벗(pivot)이라는 기준 원소를 선택하고, 이를 기준으로 배열을 두 부분으로 나누어 재귀적으로 정렬하는 방식입니다. 평균 시간복잡도는 O(n log n)이지만 최악의 경우 O(n²)가 될 수 있습니다. 정렬 알고리즘들의 동작 원리와 시간복잡도, 그리고 각각의 장단점에 대해 기본적인 학습을 먼저 하시기 바랍니다.

정렬 알고리즘에 대한 기본적인 지식이 부족한 상태입니다. 면접에서 ' 모르겠습니다'라고 답하는 것보다는, 알고 있는 범위 내에서라도 추론해서 답변하려는 시도를 하시는 것이 좋겠습니다. 정렬 알고리즘은 CS의 가장 기본적인 내용 중 하나이므로, 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬과 같은 간단한 O(n²) 정렬부터 시작해서 퀵 정렬, 머지 정렬, 힙 정렬과 같은 O(n log n) 정렬까지 체계적으로 학습하시기 바랍니다. 각 알고리즘의 시간복잡도, 공간복잡도, 장단점을 이해하고 실제로 구현해보시는 것을 추천드립니다.